Merino: Entropy-driven Design for Generative Language Models on IoT Devices

📄 arXiv: 2403.07921v3 📥 PDF

作者: Youpeng Zhao, Ming Lin, Huadong Tang, Qiang Wu, Jun Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-28 (更新: 2025-01-27)

备注: AAAI 2025

💡 一句话要点

提出信息熵驱动设计以优化物联网设备上的生成语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成语言模型 信息熵 物联网 数学规划 模型优化 自然语言处理 移动设备 自回归模型

📋 核心要点

  1. 现有的生成语言模型在资源受限的物联网设备上运行效率低下，难以满足实际应用需求。
  2. 本文提出了一种基于信息熵的框架，通过数学规划问题优化生成语言模型的设计，适应移动设备。
  3. MeRino模型在十四个自然语言处理任务中表现出色，速度和模型大小均有显著提升，超越了现有的自回归模型。

📝 摘要（中文）

生成大型语言模型（LLMs）是现代人工智能领域的一项革命性进展。然而，将LLMs缩小以适应资源受限的硬件（如物联网设备）需要非凡的努力和领域知识。本文提出了一种新颖的信息熵框架，用于设计适合移动设备的生成语言模型。整个设计过程涉及解决一个数学规划问题，可以在CPU上在几分钟内完成，几乎没有成本。我们在十四个自然语言处理下游任务中评估了所设计的模型MeRino，显示出其在移动环境下与最先进的自回归变换器模型的竞争性能。值得注意的是，MeRino在语言建模和零样本学习任务上实现了与350M参数的OPT相似或更好的性能，同时在NVIDIA Jetson Nano上速度提升4.9倍，模型大小减少5.5倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成大型语言模型在物联网设备上运行效率低、资源消耗大的问题。现有方法在缩小模型规模和提升性能方面面临挑战。

核心思路：论文提出了一种信息熵驱动的设计框架，通过优化数学规划问题来设计适合移动设备的生成语言模型，旨在降低计算成本和模型复杂度。

技术框架：整体架构包括信息熵计算、数学规划求解和模型优化三个主要模块。首先计算模型的熵值，然后通过数学规划优化模型参数，最后生成适合移动设备的语言模型。

关键创新：最重要的技术创新在于引入信息熵作为设计标准，使得模型在保持性能的同时显著降低了计算资源的需求。这与传统的模型压缩方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化信息熵，同时调整了网络结构以适应移动设备的计算能力，确保在性能与资源消耗之间取得平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MeRino在语言建模和零样本学习任务上表现优异，性能与350M参数的OPT相当，同时在NVIDIA Jetson Nano上速度提升4.9倍，模型大小减少5.5倍，显示出显著的效率提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、可穿戴设备和其他物联网应用，能够在资源受限的环境中实现高效的自然语言处理。其实际价值在于提升用户体验和设备智能化水平，未来可能推动更多智能设备的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Generative Large Language Models (LLMs) stand as a revolutionary advancement in the modern era of artificial intelligence (AI). However, scaling down LLMs for resource-constrained hardware, such as Internet-of-Things (IoT) devices requires non-trivial efforts and domain knowledge. In this paper, we propose a novel information-entropy framework for designing mobile-friendly generative language models. The whole design procedure involves solving a mathematical programming (MP) problem, which can be done on the CPU within minutes, making it nearly zero-cost. We evaluate our designed models, termed MeRino, across fourteen NLP downstream tasks, showing their competitive performance against the state-of-the-art autoregressive transformer models under the mobile setting. Notably, MeRino achieves similar or better performance on both language modeling and zero-shot learning tasks, compared to the 350M parameter OPT while being 4.9x faster on NVIDIA Jetson Nano with 5.5x reduction in model size.